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Guia de início rápido: criar cluster Apache Spark no Azure HDInsight usando a CLI do Azure

  • Artigo

Neste início rápido, você aprenderá a criar um cluster Apache Spark no Azure HDInsight usando a CLI do Azure. O Azure HDInsight é um serviço de análise gerido, de espectro completo e de código aberto para empresas. A estrutura Apache Spark para HDInsight permite análise de dados rápida e computação em cluster usando processamento na memória. A CLI do Azure é a experiência de linha de comandos para várias plataformas da Microsoft para a gestão de recursos do Azure.

Se você estiver usando vários clusters juntos, poderá criar uma rede virtual e, se estiver usando um cluster do Spark, poderá usar o Hive Warehouse Connector. Para obter mais informações, consulte Planejar uma rede virtual para o Azure HDInsight e Integrar o Apache Spark e o Apache Hive com o Hive Warehouse Connector.

Se não tiver uma subscrição do Azure, crie uma conta gratuita do Azure antes de começar.

Pré-requisitos

  • Use o ambiente Bash no Azure Cloud Shell. Para obter mais informações, consulte Guia de início rápido para Bash no Azure Cloud Shell.

  • Se preferir executar comandos de referência da CLI localmente, instale a CLI do Azure. Se estiver a utilizar o Windows ou macOS, considere executar a CLI do Azure num contentor Docker. Para obter mais informações, consulte Como executar a CLI do Azure em um contêiner do Docker.

    • Se estiver a utilizar uma instalação local, inicie sessão no CLI do Azure ao utilizar o comando az login. Para concluir o processo de autenticação, siga os passos apresentados no seu terminal. Para outras opções de entrada, consulte Entrar com a CLI do Azure.

    • Quando solicitado, instale a extensão da CLI do Azure na primeira utilização. Para obter mais informações sobre as extensões, veja Utilizar extensões com o CLI do Azure.

    • Execute o comando az version para localizar a versão e as bibliotecas dependentes instaladas. Para atualizar para a versão mais recente, execute o comando az upgrade.

Criar um cluster do Apache Spark

  1. Entre na sua assinatura do Azure. Se você planeja usar o Azure Cloud Shell, selecione Experimente no canto superior direito do bloco de código a seguir. Caso contrário, digite o seguinte comando:

    az login

# If you have multiple subscriptions, set the one to use
# az account set --subscription "SUBSCRIPTIONID"

  2. Defina variáveis de ambiente. O uso de variáveis neste início rápido é baseado em Bash. São necessárias ligeiras variações para outros ambientes. Substitua RESOURCEGROUPNAME, LOCATION, CLUSTERNAME, STORAGEACCOUNTNAME e PASSWORD no trecho de código a seguir pelos valores desejados. Em seguida, insira os comandos da CLI para definir as variáveis de ambiente.

    export resourceGroupName=RESOURCEGROUPNAME
export location=LOCATION
export clusterName=CLUSTERNAME
export AZURE_STORAGE_ACCOUNT=STORAGEACCOUNTNAME
export httpCredential='PASSWORD'
export sshCredentials='PASSWORD'

export AZURE_STORAGE_CONTAINER=$clusterName
export clusterSizeInNodes=1
export clusterVersion=4.0
export clusterType=spark
export componentVersion=Spark=2.3

  3. Crie o grupo de recursos inserindo o seguinte comando:

    az group create \
    --location $location \
    --name $resourceGroupName

  4. Crie uma conta de armazenamento do Azure inserindo o seguinte comando:

    az storage account create \
    --name $AZURE_STORAGE_ACCOUNT \
    --resource-group $resourceGroupName \
    --https-only true \
    --kind StorageV2 \
    --location $location \
    --sku Standard_LRS

  5. Extraia a chave primária da conta de armazenamento do Azure e armazene-a em uma variável inserindo o seguinte comando:

    export AZURE_STORAGE_KEY=$(az storage account keys list \
    --account-name $AZURE_STORAGE_ACCOUNT \
    --resource-group $resourceGroupName \
    --query [0].value -o tsv)

  6. Crie um contêiner de armazenamento do Azure inserindo o seguinte comando:

    az storage container create \
    --name $AZURE_STORAGE_CONTAINER \
    --account-key $AZURE_STORAGE_KEY \
    --account-name $AZURE_STORAGE_ACCOUNT

  7. Crie o cluster Apache Spark inserindo o seguinte comando:

    az hdinsight create \
    --name $clusterName \
    --resource-group $resourceGroupName \
    --type $clusterType \
    --component-version $componentVersion \
    --http-password $httpCredential \
    --http-user admin \
    --location $location \
    --workernode-count $clusterSizeInNodes \
    --ssh-password $sshCredentials \
    --ssh-user sshuser \
    --storage-account $AZURE_STORAGE_ACCOUNT \
    --storage-account-key $AZURE_STORAGE_KEY \
    --storage-container $AZURE_STORAGE_CONTAINER \
    --version $clusterVersion

Clean up resources (Limpar recursos)

Depois de concluir o início rápido, convém excluir o cluster. Com o HDInsight, seus dados são armazenados no Armazenamento do Azure, para que você possa excluir com segurança um cluster quando ele não estiver em uso. Você também é cobrado por um cluster HDInsight, mesmo quando ele não está em uso. Como as cobranças para o cluster são muitas vezes mais do que as taxas para armazenamento, faz sentido econômico excluir clusters quando eles não estão em uso.

Insira todos ou alguns dos seguintes comandos para remover recursos:

# Remove cluster
az hdinsight delete \
    --name $clusterName \
    --resource-group $resourceGroupName

# Remove storage container
az storage container delete \
    --account-name $AZURE_STORAGE_ACCOUNT \
    --name $AZURE_STORAGE_CONTAINER

# Remove storage account
az storage account delete \
    --name $AZURE_STORAGE_ACCOUNT \
    --resource-group $resourceGroupName

# Remove resource group
az group delete \
    --name $resourceGroupName

Próximos passos

Neste início rápido, você aprendeu como criar um cluster Apache Spark no Azure HDInsight usando a CLI do Azure. Avance para o próximo tutorial para saber como usar um cluster HDInsight para executar consultas interativas em dados de exemplo.

Executar consultas interativas no Apache Spark